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近年來，因工人未佩戴安全帽而造成的施工事故頻繁發生，為降低事故發生率，對工人安全帽佩戴情況進行圖像描述的研究。當前基于神經網絡的圖像描述方法缺乏可解釋性且細節描述不充分，施冮場景圖像描述的硏究較為匱乏，針對該問題，提出采用YωLOv3（ You Only Look Once）的檢測算法，以及基于語義規則和語勺模板相結合的方法遞進式地生成安全帽佩戴的描述語句。首先，采集數據，制作安全帽佩戴檢測數據集和圖像字幕欻據集;其次，使用K-meas算法確定適用于該數據集的錨框參數值，用以YOLO√3網絡的訓練與檢測;再次，預定義一個語義規則，結合目標檢測結釆來提取視覺概念;最后，將提取出的視覺概念填充進由圖像字幕標注生成的語句模板，以生成關于施工場景中工人安全帽佩戴的圖像描述語句。使用Ubuntu16.04系統和 Keras深度學習框架搭建實驗環境，在自制的安全帽佩戴數據集上進行不冋算法的對比實驗。實驗結果表明，所提方法不僅能夠有效界定安全帽佩戴者和未佩戴者的數量，而且在BLEU-Ⅰ和CIEr評價指標上的得分分別達到了0.722和0.957，相比其他方法分別提高了6.9%和14.8%，證明了該方法的有效性和優越性。
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